摘要： 【目的/意义】在学术大数据的应用背景下，对学术文本更加细粒度、语义化的分析挖掘日益迫切，学术文本
结构功能识别成为科研领域的一个研究热点。【方法/过程】本文从段落的层次来识别章节结构功能，提出利用结合
卷积神经网络和循环神经网络的特征对学术文本段落进行表达，然后进行分类。【结果/结论】文本提出的深度学习
方法在整体分类结果上优于传统的机器学习方法，同时极大的减少了传统特征工程的人力需求。